隨著AI大模型向邊緣端遷移，倍聯(lián)德正布局兩大方向：邊緣大模型：研發(fā)千億參數(shù)模型的輕量化版本，支持在邊緣設(shè)備上運(yùn)行多模態(tài)推理任務(wù)。6G-邊緣融合：與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊，結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)，為L(zhǎng)5級(jí)自動(dòng)駕駛提供10Gbps級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸能力?！斑吘売?jì)算不是云端的替代者，而是AI能力的延伸。”倍聯(lián)德CTO李明表示，“通過(guò)精確的分工策略，我們正在讓每一輛自動(dòng)駕駛汽車、每一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人都擁有一個(gè)‘本地化超級(jí)大腦’?！痹谶@場(chǎng)智能變革中，邊緣計(jì)算與AI的深度融合，正重新定義技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界。邊緣計(jì)算的發(fā)展需要跨行業(yè)的合作與協(xié)同。國(guó)產(chǎn)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)

面對(duì)企業(yè)跨園區(qū)、跨地域的算力調(diào)度需求，倍聯(lián)德創(chuàng)新提出“中心云-邊緣云-終端設(shè)備”三級(jí)協(xié)同架構(gòu)。其自主研發(fā)的MEC編排器可動(dòng)態(tài)分配算力資源：在深圳某三甲醫(yī)院的遠(yuǎn)程手術(shù)場(chǎng)景中，系統(tǒng)自動(dòng)將4K影像渲染任務(wù)分配至院內(nèi)邊緣節(jié)點(diǎn)，而AI病理分析模型則運(yùn)行于云端，使單臺(tái)手術(shù)數(shù)據(jù)傳輸量減少92%，同時(shí)保障99.99%的可靠性。這一架構(gòu)的突破性在于“算力隨需而動(dòng)”。在東莞某電子廠的柔性生產(chǎn)線改造項(xiàng)目中，倍聯(lián)德方案支持200個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)根據(jù)訂單類型自動(dòng)切換算法模型，使產(chǎn)線換型時(shí)間從4小時(shí)縮短至15分鐘，設(shè)備綜合效率（OEE）提升18%。超市邊緣計(jì)算云平臺(tái)在智能制造中，邊緣計(jì)算可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)并觸發(fā)預(yù)警，避免生產(chǎn)線停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。

倍聯(lián)德積極參與邊緣計(jì)算安全標(biāo)準(zhǔn)化工作，作為重要成員參與編制《工業(yè)邊緣計(jì)算安全技術(shù)要求》等3項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。公司聯(lián)合中國(guó)信通院、華為等機(jī)構(gòu)發(fā)起“邊緣計(jì)算安全聯(lián)盟”，推動(dòng)設(shè)備認(rèn)證、漏洞共享、應(yīng)急響應(yīng)等機(jī)制落地。截至2025年6月，聯(lián)盟已吸納120余家企業(yè)，完成2000余款邊緣設(shè)備的安全評(píng)估。在智能電網(wǎng)領(lǐng)域，倍聯(lián)德與國(guó)家電網(wǎng)合作構(gòu)建“云-邊-端”協(xié)同防護(hù)體系，通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)部署輕量化入侵檢測(cè)系統(tǒng)，將安全事件響應(yīng)時(shí)間從分鐘級(jí)縮短至秒級(jí)。在智能制造場(chǎng)景中，公司為富士康打造的“安全即服務(wù)”平臺(tái)，集成威脅情報(bào)、漏洞管理、合規(guī)檢查等功能，使客戶安全運(yùn)維成本降低40%。

邊緣計(jì)算通過(guò)在車輛本地或路側(cè)單元部署計(jì)算節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)處理下沉至數(shù)據(jù)源附近。這一架構(gòu)變革帶來(lái)三大重要優(yōu)勢(shì)：毫秒級(jí)響應(yīng)：倍聯(lián)德為某車企定制的邊緣計(jì)算平臺(tái)，將傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃等任務(wù)在本地完成，決策延遲壓縮至15毫秒以內(nèi)。在高速公路緊急避障測(cè)試中，系統(tǒng)提前1.2秒觸發(fā)制動(dòng)，較云端方案碰撞風(fēng)險(xiǎn)降低82%。帶寬優(yōu)化：邊緣節(jié)點(diǎn)通過(guò)特征提取技術(shù)，將原始數(shù)據(jù)量壓縮90%以上。例如，某物流園區(qū)自動(dòng)駕駛卡車項(xiàng)目采用倍聯(lián)德邊緣設(shè)備后，每日數(shù)據(jù)傳輸量從12TB降至1.2TB，網(wǎng)絡(luò)帶寬成本節(jié)省75%。高可靠性：在深圳某港口無(wú)人集卡項(xiàng)目中，倍聯(lián)德邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)支持?jǐn)嗑W(wǎng)自主運(yùn)行，即使云端連接中斷，車輛仍能基于本地地圖和實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)完成裝卸作業(yè)，系統(tǒng)可用性達(dá)99.99%。邊緣計(jì)算有助于減少數(shù)據(jù)中心的流量負(fù)載。

在5G網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)的雙重驅(qū)動(dòng)下，邊緣計(jì)算正從概念驗(yàn)證走向規(guī)?；逃茫蔀橥苿?dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能醫(yī)療等領(lǐng)域變革的重要引擎。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2026年，全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將突破1200億美元，其中中國(guó)市場(chǎng)的年復(fù)合增長(zhǎng)率將超過(guò)35%。作為國(guó)家高新企業(yè)，深圳市倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司憑借其在邊緣計(jì)算設(shè)備研發(fā)、場(chǎng)景化解決方案及生態(tài)協(xié)同領(lǐng)域的創(chuàng)新突破，正重新定義邊緣計(jì)算的技術(shù)邊界與商業(yè)價(jià)值。傳統(tǒng)云計(jì)算架構(gòu)下，數(shù)據(jù)需上傳至云端處理，導(dǎo)致工業(yè)控制、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景面臨200毫秒以上的延遲，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。倍聯(lián)德通過(guò)“異構(gòu)計(jì)算+本地化AI”技術(shù)，將關(guān)鍵任務(wù)處理能力下沉至邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)。邊緣計(jì)算正在逐步改變數(shù)據(jù)處理的方式。廣東移動(dòng)邊緣計(jì)算經(jīng)銷商

邊緣計(jì)算正在改變我們對(duì)分布式系統(tǒng)的看法。國(guó)產(chǎn)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)

倍聯(lián)德自主研發(fā)的EdgeAI平臺(tái)，將聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣計(jì)算深度融合：動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡：根據(jù)5G網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度、設(shè)備負(fù)載等參數(shù)，自動(dòng)調(diào)整邊緣節(jié)點(diǎn)與云端的任務(wù)分配，確保服務(wù)連續(xù)性；輕量化模型部署：通過(guò)模型壓縮技術(shù)，將工業(yè)質(zhì)檢、安全監(jiān)控等AI模型的體積縮小90%，可在邊緣節(jié)點(diǎn)直接運(yùn)行，減少數(shù)據(jù)回傳；安全增強(qiáng)：集成國(guó)密SM2/SM4加密算法，支持區(qū)塊鏈存證，確保邊緣數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)的安全性。在某化工企業(yè)的安全監(jiān)控項(xiàng)目中，EdgeAI平臺(tái)通過(guò)分析邊緣節(jié)點(diǎn)采集的毒氣傳感器數(shù)據(jù)，提前15天預(yù)警潛在泄漏風(fēng)險(xiǎn)，避免重大事故發(fā)生。國(guó)產(chǎn)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)